

只选择CUDA 其他选项不选

安装位置可以自己定 例如
D:cudaNVIDIA CorporationCUDA Samples
D:cudaNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1

然后在安装CUDNN

将其解压后 将对应文件夹做合并!!! 不要直接估值粘贴
然后设置环境变量



测试cuda是否安装成功
输入 nvcc -V

然后将路径转到
D:cudaNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv10.1extrasdemo_suite

之后输入 .banwidthTest.exe
和 .deviceQuery.exe
出现Result = PASS 就是安装成功


离线安装pytorch
pytorch安装包download.pytorch.org选择对应cuda 的版本
下载完后使用 pip安装
切记安装在确定的环境中
将路径切到安装所在位置 直接pip

测试是否安装pytorch成功
import torch
print(torch.__version__)
判断pytorch是否支持GPU加速
print(torch.cuda.is_available())
输出为:True,即安装成功